Mistral 3.1はGPT 4o-MiniおよびGemma 3よりも優れていますか？

ミストラルAIの小さな3.1：軽量AI大国

最近、Mistral AIは、非常に効率的で多用途のオープンソースAIモデルであるSmall 3.1を発表し、サイズクラスの競合他社を潜在的に上回りました。この記事では、その機能を掘り下げ、それを他の主要なモデルと比較し、実用的な例を提供します。

目次

• ミストラルスモール3.1とは何ですか？
• 重要な機能
• ミストラルスモール3.1ベンチマーク：比較
• ミストラルスモール3.1 APIへのアクセス
• Mistral Small 3.1を使用した実用的な例
• Hugging Faceを介してMistral Small 3.1を使用します
• 結論

ミストラルスモール3.1とは何ですか？

Apache 2.0ライセンスの下でリリースされたMistral Small 3.1は、テキストと画像の両方を処理できる非常に効率的なAIモデル（マルチモーダル）です。その強みは、リソースに制約のあるハードウェアであっても、その多言語機能と印象的な精度にあります。このモデルは、複雑で長い形式のアプリケーションに最適な128Kトークンのコンテキストウィンドウを誇っています。

重要な機能

• 効率：消費者グレードのハードウェア（RTX 4090または32GB RAM MAC）でスムーズに実行されます。
• マルチモダリティ：テキストと画像を処理します。
• 多言語サポート：さまざまな言語での高性能。
• 長いコンテキスト：最大128kのトークンを処理します。
• 高速応答時間：低遅延の相互作用のために最適化されています。
• 関数呼び出し：自動化の関数実行をサポートします。
• カスタマイズ：特定のドメイン用に簡単に微調整できます。

ミストラルスモール3.1ベンチマーク：比較

次のチャートは、さまざまなベンチマークにわたって、Gemma 3、GPT 4o Mini、およびClaude 3.5とMistral Small 3.1を比較します。

テキスト指示ベンチマーク：

Mistral Small 3.1（24B）は、いくつかの重要なベンチマークで競合他社を上回ります。

マルチモーダルの指示ベンチマーク：

Mistral Small 3.1（24B）は、マルチモーダルタスクの主要なパフォーマンスを示しています。

多言語パフォーマンス：

Mistral Small 3.1は、多様な言語ファミリー全体で多言語のパフォーマンスに優れています。

長いコンテキスト機能：

Mistral Small 3.1は、長いコンテキストタスクで強力なパフォーマンスを示しています。

前提条件のパフォーマンス：

Mistral Small 3.1（Base）は、さまざまな前提条件のベンチマークで競争力のあるパフォーマンスを示しています。

ミストラルスモール3.1 APIへのアクセス

1. Mistral AI Webサイトに移動します。
2. APIセクションにアクセスします。
3. 支払いをアクティブにした後、APIキーを生成します。
4. 適切なモデル識別子（例： mistral-small-latest ）を使用してAPIエンドポイントを使用します。

Mistral Small 3.1を使用した実用的な例

（コードスニペットと出力を含む例1-4は、明確さと簡潔さに焦点を当てて、ほぼ同じままです。）

Hugging Faceを介してMistral Small 3.1を使用します

1. 顔を抱きしめるミストラルスモール3.1モデルを見つけます。
2. 必要なファイル（Weights、Tokenizer）をダウンロードします。
3. 互換性のあるフレームワーク（フェイストランスフォーマーまたはミストラルのライブラリを抱き締める）を利用します。

結論

Mistral Small 3.1は、より大きく、よりリソース集約型のAIモデルに魅力的な代替品を提示します。その効率、汎用性、および強力なベンチマークパフォーマンスにより、幅広いアプリケーションに有望な選択となります。そのオープンソースの性質は、そのアクセシビリティとコミュニティの貢献の可能性をさらに強化します。

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